プレゼンテーションスライド @ Serverless Meetup Tokyo #14
Presentation Slides for Breakout session at Serverless Meetup Tokyo #14
https://serverless.connpass.com/event/143446/
Service Mesh Status Quo 2018: 2019年に向けたService Meshの現状課題の整理と考察Yoichi Kawasaki
Slides for Presentation at Container X mas Party with flexy, Dec 2018
Event: https://flexy.connpass.com/event/110839/
関連記事: https://codezine.jp/article/detail/11342
Web App for Containers + Cosmos DBで コンテナ対応したMEANアプリを作ろう!Yoichi Kawasaki
Slides for Azure Webinar: Containerized MEAN App on Azure PaaS
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。
本ウェビナーでは簡単なMEANスタックアプリを題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説します。
MEANスタックのMongoDB部分についてはAzure Cosmos DBのMongo APIを利用して完全マネージドな構成を実現します。
Slides for the presentation at Elastic {ON} Tour Tokyo 2017
https://www.elastic.co/elasticon/tour/2017/tokyo
Session Video: https://www.elastic.co/jp/elasticon/tour/2017/tokyo/microsoft
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したPHPアプリを作ろう! Yoichi Kawasaki
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。本ウェビナーでは簡単なMySQL + PHPアプリ(Wordpress)を題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説し、CIツールを使った継続的なデプロイ方法についてご紹介します。今回、AzureのフルマネージドMySQLサービスであるAzure DB for MySQLを利用して完全マネージドな環境でのアプリ実行を実現します。
Web App for Containers + MySQLでコンテナ対応したRailsアプリを作ろう!Yoichi Kawasaki
Web App for Containers は、アプリスタックのホストに Docker コンテナーを使用するため皆さんが今Linux上で利用しているOSSベースのアプリもアプリスタックごとDockerコンテナ化することでそのまま Web App for Containersで利用することができます。本ウェビナーでは簡単なMySQL + Ruby on Rails アプリ を題材に、アプリをコンテナ化し Web App for Containersにデプロイするまでの一連の流れを解説し、CIツールを使った継続的なデプロイ方法についてご紹介します。今回、AzureのフルマネージドMySQLサービスであるAzure DB for MySQLを利用して完全マネージドな環境でのアプリ実行を実現します。
36. en.lucene
• StandardAnalzyerの拡張
• 語幹変化 (Porter Stemming)
• ストップワード削除
en.microsoft
• マイクロソフト英語NLP
• 語幹変化ではなく見出し語変化
(lemmatization)
• 詳細処理非公開
after such a fall as this, I shall think nothing of
tumbling down stairs!, Why, I wouldn't say
anything about it, even if I fell off the top of
the house!'
after such a fall as this, I shall think nothing of
tumbling down stairs!, Why, I wouldn't say
anything about it, even if I fell off the top of
the house!
or she fell very slowly, for she had plenty of
time as she went down to look about her and
to wonder what was going to happen next
or she fell very slowly, for she had plenty of
time as she went down to look about her and
to wonder what was going to happen next
she she
she
fell
fell
fallfall
42. Synonyms
Support for efficiently indexing text blobs
Service Statistics API
cognitive search Create
Skillset predefined skills custom skills
Create Indexer
Azure Search Service REST api-version 2017-11-11-Preview
https://docs.microsoft.com/en-us/rest/api/searchservice/
48. NOTE: searchModeとの組み合わせ
(1) search=A-B&searchMode=any
⇒ search=A or (NOT B)
(2) search=A-B&searchMode=all
⇒ A and (NOT B)
AND検索「+」A+B : AかつB
query: Azure+Search
OR検索「|」 A|B: A, B or Both
query: Azure|Search
NOT検索「-」A-B: A or (NOT B)
query: Azure-Search
A NOT B
ワイルドカード検索「*」大小文字区別なし
query: Azu*
フレーズ検索「“”」”A B”: A B順にあるものだけ
query: “Azure-Search”
グルーピング「()」A+(B|C): A+B or A+C
query: Azure+(AD|Search)
49. フィールドスコープ「field:term」検索対象フィールドの指定
query: session:Azure AND Search
query: session:“Azure Search" AND “Azure AD"
あいまい検索「term~」または「term~N」(N=0~2, default 2): N回入れ替えれば
一致するもの全て
query: Azure~1
近似検索「”A B”~N 」: AとBの間がN語以内のもの
query:“Azure Search”~3
Azure search
3 words
51. &queryType=full & searchMode=alltitle:Azureサポート +EAsearch=
title:Azureサポート AND EA
title:(Azure AND サポート) AND EA
Luceneクエリパーサー指定
queryTypeでクエリパーサー選択
simple(規定) | full
検索語から演算子(title:や+など) を
切り出しサブクエリに分解
クエリ中の単語やフレーズに対し
てアナライザーのテキスト解析
searchModeでBooleanクエリ規定
演算子決定
all→AND (規定)| any→OR
81. テキスト解析
インデクシング
Doc# ドキュメント内容
1 Microsoft is introducing SQL
Server
2 Windows Server on Azure
3 Microsoft is introducing Azure
4 Application programming on
Microsoft Azure
Terms Doc#
microsoft 1, 3, 4
introducing 1, 3
sql 1
server 1, 2
Windows 2
azure 2, 3, 4
application 4
programming 4
転置
インデックス
82. Query:
Microsoft
Terms Doc#
microsoft 1, 3, 4
introducing 1, 3
sql 1
server 1, 2
Windows 2
azure 2, 3, 4
application 4
programming 4
Doc# ドキュメント内容
1 Microsoft is introducing
SQL Server
2 Windows Server on
Azure
3 Microsoft is introducing
Azure
4 Application programming
on Microsoft Azure
83. Doc# ドキュメント内容
1 Microsoft is introducing
SQL Server
2 Windows Server on
Azure
3 Microsoft is introducing
Azure
4 Application programming
on Microsoft Azure
Terms Doc#
microsoft 1, 3, 4
introducing 1, 3
sql 1
server 1, 2
Windows 2
azure 2, 3, 4
application 4
programming 4
3
1
Azure Microsoft
4
Query:
Microsoft AND Azure
2
84. Doc# ドキュメント内容
4 Application programming on
Microsoft Azure
Terms Doc#
application 4:0
Programming 4:12
microsoft 4:27
azure 4:37
インデクシング
ドキュメント中の各トークン
のoffset値
(0)application
(12)programming
(27)Microsoft (37)Azure
85. Doc# ドキュメント内容
1 Microsoft is introducing
SQL Server
2 Windows Server on
Azure
3 Microsoft is introducing
Azure
4 Application programming
on Microsoft Azure
Terms Doc#
microsoft 1:0
3:0
4:27
introducing 1:14
3:13
sql 1:26
server 1:30
2:8
Windows 2:0
azure 2:18
3:25
4:37
application 4:0
programming 4:12
Query:
“Microsoft Azure”
キーワード1のオフセットとキー
ワード1とスペース(1)の長さの合
計がキーワード2のオフセット等
しくなるフレーズが含まれるド
キュメントを探す
Doc#4の場合
k1len:キーワード1長(“Microsoft”) =9
k1off: キーワード1のオフセット = 27
k2off: キーワード2(“Azure”)のオフセッ
ト =37
⇒ k1off + (k1len +1) = k2off
フレーズクエリ:ダブルクォートで囲む